A járművekkel kapcsolatos balesetek többsége miatt történik emberi hiba. Bár nem lehet minden járműbalesetet megelőzni, de jelentős részüket elkerülhetjük. A fejlett technológiák, mint pl ADAS, egy gép-ember intelligens interfész segítségével segítik a járművezetőket abban, hogy javítsák előrejelzési, értékelési és reagálási képességüket az úton lévő veszélyekre.
A Fejlett vezetősegítő rendszer Az ADAS-ipar mérete 2015 és 2020 között megduplázódott, és 17-ban elérte a 2020 milliárd dollárt. Ezenkívül az ADAS piac az előrejelzések szerint $ 32 milliárd 2023.
Az 2043, közel 95% Az Egyesült Államokban bejegyzett gépjárművek közül több olyan ADAS-funkcióval lesz ellátva, mint a tolatókamera, a hátsó parkolóérzékelők, a fáradtságérzékelés és a holttérfigyelmeztetés. Az ADAS további példái közé tartozik többek között a sávtartó asszisztens, a vészfék és az adaptív sebességtartó.
Mi az ADAS?
Az ADAS egy olyan intelligens rendszer, amely az autó tervezésébe épített segíti a sofőrt a vezetésben és a járműbalesetek csökkentésében.
Ezek a fejlett rendszerek fontos információkat nyújtanak a vezetőnek a forgalomról, az útlezárásokról, a torlódásokra vonatkozó figyelmeztetésekről és az alternatív útvonalakról. Ezen túlmenően ezek a rendszerek pontosan felmérik a vezetők fáradtságát és zavaró tényezőit, valamint figyelmeztetéseket és javaslatokat adnak a vezetéssel kapcsolatban.
Hogyan működik az ADAS rendszer?
A vezető és a gyalogosok biztonsága a passzív rendszerektől és aktív biztonság rendszerek. Az ADAS olyan dinamikus biztonsági rendszereket használ, mint a legmodernebb, hosszú és közepes hatótávolságú Radar/LiDAR, ultrahangos érzékelők, fejlett stabil kamerák (elöl, hátul és vezető), a legújabb automatizált vezetésvezérlő interfészt és látásalapú algoritmusokat. .
Az ADAS rendszerben használt alkalmazások külön chipekre vannak osztva, úgynevezett rendszerek egy chipen. Az érzékelők interfészeken és vezérlőegységeken keresztül csatlakoznak az aktuátorokhoz.
Autonóm járművek használja az ilyen alkalmazásokat, hogy 360o-os képet kapjon az autó körül és attól távol. A rendszer többféle adatforrásból kap bemenetet, beleértve a képalkotást, a lefedettséget, az objektumfelbontást, a láthatóságot gyenge fényviszonyok között és a valós idejű információkat.
A LiDAR rendszer több kamerát használ a rögzített 2D képek 3D-vé alakítására, így a számítógépes látás képes megkülönböztetni a statikus és mozgó tárgyakat.
Valós példák az ADAS rendszerre
Az ADAS számos előnnyel és valós példával rendelkezik, mint például a vezető álmosságának észlelése, a sebesség adaptációja, navigációs rendszer, automata parkoló és éjjellátó. Ennek a rendszernek néhány előnyös tulajdonsága:
Sáv asszisztens rendszer
Az ADAS rendszer érzékelők sorozatát alkalmazva gondoskodik arról, hogy a vezető véletlenül ne térjen ki a sávból. A rendszer figyelmezteti a vezetőt, ha a jármű sodródását látja, és a sávtartó rendszerek egyszerű korrekciós intézkedéseket is tudnak tenni, hogy elkerüljék a sávból való kifutást.
Adaptív sebességtartó automatika
Az ACC rendkívül előnyös az autópályákon való vezetésnél, ahol nehéz hosszú ideig egyenletesen szabályozni a sebességet. Az ADAS segítségével a járművek automatikusan szabályozhatják sebességüket és fékezhetnek más járművek mozgása alapján.
Vakfolt megfigyelése
Az olyan funkciók, mint a holttérfigyelés, segítik a járművezetőket a járművek vagy a kerékpárosok észlelésében, hogy elkerüljék a veszélyes helyzeteket. A rendszer érzékelők és kamerák segítségével riasztást ad, ha a jármű foglalt sávba próbál áttérni.
Vészfékező rendszer
Vészfékezés és ütközési figyelmeztetés különféle kamerákat és érzékelőket használjon más járművek, állatok, gyalogosok és egyéb tárgyak közelségének érzékelésére. A jármű figyelmezteti a vezetőt a biztonsági övek meghúzásával vagy proaktív intézkedésekkel, például a fékek feltöltésével.
Vezetői álmosság / fáradtság észlelése
Csökkentse a járművezetők elalvásából fakadó közúti balesetek számát azáltal, hogy létfontosságú vezetői információkat gyűjt az arc tereptárgyairól, mint például az álmosság, a tekintet, a figyelemelvonás, az érzelmek stb. Ezek a kabinban található képek pontosan vannak ellátva, és az ML modellek betanításához használják őket.
Előnyök és korlátok
Míg az ADAS funkció megnövelt biztonságot és kényelmet kínál a vezetők számára, nem nélkülözi a korlátok és kihívások méltányos részét.
Az ADAS rendszer előnyei:
- Az ADAS javítja a járművezetők és a gyalogosok biztonságát, és segít elkerülni az ütközéseket és a halálos baleseteket.
- It figyelmezteti a sofőrt az út lehetséges veszélyeire más járművek viselkedésének és a vezető figyelmének megítélésével.
- A navigációs funkciók, mint például az automata világítás, a sebességtartó automatika, a holttér és a sávelhagyási funkciók segítenek a közúti biztonságban.
- Kényelmessé teszi a vezetést az automatikus parkolás és a közlekedési tábla felismerés révén.
Az ADAS rendszer korlátai:
- A képzettség hiánya és az ADAS fejlett funkcióinak ismerete megnehezíti a járművezetők számára, hogy teljes mértékben kihasználják az ADAS előnyeit.
- Az ADAS néha tévesen ítéli meg a rámpákon lévő járműveket, feltételezve, hogy közvetlenül feléjük érkeznek.
- Az is előfordulhat, hogy a járművezetők túlzottan támaszkodnak ezekre a rendszerekre, és elvonják a figyelmüket a vezetés során.
- Az ADAS rendszer telepítési költségei túl magasak lehetnek ahhoz, hogy az illesztőprogramok előnyben részesítsék.
A képzési adatok jelentősége az ADAS modellek felépítésében
Az ADAS piac kolosszális növekedése a biztonságosabb és kényelmesebb vezetési rendszerek iránti kereslet növekedésének tudható be. Ezen túlmenően, az ADAS hatalmas előnyei az élet- és vagyonveszteségek csökkentése, valamint a szigorúbb szabályok szigorítása terén a fejlett vezetéstámogató rendszerek fejlesztését hajtják végre.
Az ADAS-modell felépítésének első lépése a hatalmas mennyiség beszerzése képzési adatok. Az ADAS rendszerek fejlesztése szempontjából kulcsfontosságúak az adatintenzív műveletek, mint például a mélytanulási képzés és a következtetés.
A képzés segít a mély neurális hálózatoknak autóipari mesterséges intelligencia-feladatok végrehajtásában, mint például az objektumok azonosítása, a hang- és képfelismerés, míg a következtetési tréning segít a rendszernek az adatok kimenetelének előrejelzésében.
Például, amikor az alkalmazás megtanulja azonosítani a különböző objektumokat, intenzíven kell képeznie több ezer képre. A képek mély neurális hálózatba való betöltése után felkészül a kép azonosítására.
Nagy mennyiségű címkézett és címkézetlen képzési adatkészletre van szükség a fejlesztéshez önálló vezetés olyan rendszerek, amelyek pontosan képesek eligazodni az összetett vezetési forgatókönyvekben. Több érzékelőtől származó szintetikus adatok szimulálnak, kültéri forgatókönyvek (járművek, gyalogosok, tárgyak, időjárás) is használhatók edzésmodellek készítéséhez.
Hogyan szerez Shaip előnyt a versenytársakkal szemben?
ADAS-modell felépítéséhez pontosan meg kell ismernie a pontos megjegyzésekkel ellátott és címkézett képzési adatkészleteket. Itt a Shaip jártassága és tapasztalata előnyt jelent a versenytársakkal szemben.
Valósághű és jól jegyzett edzési adatokból álló hatalmas adatkészleteket kínálunk. Bevált technológiánk lehetővé teszi a projekt gyors és költséghatékony méretezését. Ezen túlmenően csúcsminőségű szintetikus fotorealisztikus vezetési környezeteket is kínálunk, amelyek az időjárásra, a világításra, a felületromlásra és egyebekre összpontosítanak.
Ügyfeleink számára egyedi projektigényeik alapján teljesen testreszabott adatkészleteket is biztosítunk. Shaip képzési adatkészlet autonóm járművekhez az egyik legkeresettebb az iparág vezetői és az autószakértők körében.
Itt az ideje, hogy stratégiailag ötvözzük a tervezés kifinomultságát az ADAS technológia innovációjával. Így javíthatja a járművet biztonsági rendszerek, vezetési teljesítmény és kényelem.
